[分享发现] 观测者时代
我们正在经历一场静默的迁徙。不是从乡村到城市，也不是从陆地到云端，而是从“做”的世界，向“看”的世界转移。曾几何时，掌握一门手艺需要十年磨剑，通晓一个领域要皓首穷经。而今天，一个训练好的大模型在几分钟内就能吞吐人类数千年的文明积累。它能在凌晨三点为你写出十四行诗，在早餐前完成复杂的代码架构，在你喝咖啡的间隙遍历完某学科过去五十年的主要论文。
这不是简单的效率提升，而是存在论层面的位移。当知识的容器不再受限于颅骨容积和生命长度，当技能的学习不再遵循一万小时定律，人类第一次集体面临一种尴尬：我们穷其一生可能都无法在某个垂直领域超越一个初始化好的模型。
想象一下未来的 UI 设计师，她不再需要在 Figma 里拖拽组件、调整像素、纠结于响应式布局的断点。这些手活交给模型只需几秒。她的工作变成了凝视—凝视生成的第一百个方案，用那双经受过千万次审美训练的眼睛，捕捉第 37 个方案中微妙的和谐，或第 58 个方案里转瞬即逝的灵感。她不再是工匠，而是鉴赏家；不再是执行者，而是观测者。
同样，未来的物理学家可能会在早餐时向模型描述一个关于量子纠缠的直觉，下午就看到严谨的数学推导和验证方案。重要的不再是解微分方程的技巧，而是那个在晨雾中突然闪现的、关于世界本质的提问。发现新定律的荣耀，将属于那些敢于问出“如果……会怎样？”的人，而非那些擅长操作数学工具的人。
这种转变的本质，是人类从能力层向判断层的跃迁。大模型是极致的能力拥有者，它拥有语言的能力、绘画的能力、计算的能力、推理的能力。但它缺乏一种元能力：选择的能力，价值判断的能力，在无数可能性中锚定意义的能力。这就像望远镜拥有远超人眼的分辨率，但只有人才能决定看向哪片星空；就像显微镜能揭示细胞的奥秘，但只有人才能追问生命的价值。
在观测者的时代，“做什么”比“怎么做”重要，“问什么”比“答什么”重要，“看不看得懂”比“做不做得到”重要。我们要训练的不再是手指的灵巧或记忆的容量，而是品味的敏锐、直觉的准确、提问的勇气，以及在信息洪流中保持定力的智慧。
当然，这带来某种存在主义的不安。我们曾如此定义自己，我是写作者，我是程序员，我是设计师，我是分析师—这些身份建立在“我能做某事”的基础上。当“做”被剥离，当工具比我们更精通工具，锚定自我的岩石是否会松动？那种看着 AI 瞬间完成自己曾引以为傲的工作时，喉咙深处泛起的苦涩，该如何命名？
也许我们需要学会与这种无力感共存，并从中提炼出新的尊严。观测者并非被动的看客，而是意义的赋予者。方程本身并不解释世界，是提问者赋予了符号以重量。在无限的可能性中做出选择，在混沌中辨识秩序，在虚无中创造意义，这或许是人类最后的，也是最神圣的工作。
via V2EX (author: SiWXie)
我们正在经历一场静默的迁徙。不是从乡村到城市，也不是从陆地到云端，而是从“做”的世界，向“看”的世界转移。曾几何时，掌握一门手艺需要十年磨剑，通晓一个领域要皓首穷经。而今天，一个训练好的大模型在几分钟内就能吞吐人类数千年的文明积累。它能在凌晨三点为你写出十四行诗，在早餐前完成复杂的代码架构，在你喝咖啡的间隙遍历完某学科过去五十年的主要论文。
这不是简单的效率提升，而是存在论层面的位移。当知识的容器不再受限于颅骨容积和生命长度，当技能的学习不再遵循一万小时定律，人类第一次集体面临一种尴尬：我们穷其一生可能都无法在某个垂直领域超越一个初始化好的模型。
想象一下未来的 UI 设计师，她不再需要在 Figma 里拖拽组件、调整像素、纠结于响应式布局的断点。这些手活交给模型只需几秒。她的工作变成了凝视—凝视生成的第一百个方案，用那双经受过千万次审美训练的眼睛，捕捉第 37 个方案中微妙的和谐，或第 58 个方案里转瞬即逝的灵感。她不再是工匠，而是鉴赏家；不再是执行者，而是观测者。
同样，未来的物理学家可能会在早餐时向模型描述一个关于量子纠缠的直觉，下午就看到严谨的数学推导和验证方案。重要的不再是解微分方程的技巧，而是那个在晨雾中突然闪现的、关于世界本质的提问。发现新定律的荣耀，将属于那些敢于问出“如果……会怎样？”的人，而非那些擅长操作数学工具的人。
这种转变的本质，是人类从能力层向判断层的跃迁。大模型是极致的能力拥有者，它拥有语言的能力、绘画的能力、计算的能力、推理的能力。但它缺乏一种元能力：选择的能力，价值判断的能力，在无数可能性中锚定意义的能力。这就像望远镜拥有远超人眼的分辨率，但只有人才能决定看向哪片星空；就像显微镜能揭示细胞的奥秘，但只有人才能追问生命的价值。
在观测者的时代，“做什么”比“怎么做”重要，“问什么”比“答什么”重要，“看不看得懂”比“做不做得到”重要。我们要训练的不再是手指的灵巧或记忆的容量，而是品味的敏锐、直觉的准确、提问的勇气，以及在信息洪流中保持定力的智慧。
当然，这带来某种存在主义的不安。我们曾如此定义自己，我是写作者，我是程序员，我是设计师，我是分析师—这些身份建立在“我能做某事”的基础上。当“做”被剥离，当工具比我们更精通工具，锚定自我的岩石是否会松动？那种看着 AI 瞬间完成自己曾引以为傲的工作时，喉咙深处泛起的苦涩，该如何命名？
也许我们需要学会与这种无力感共存，并从中提炼出新的尊严。观测者并非被动的看客，而是意义的赋予者。方程本身并不解释世界，是提问者赋予了符号以重量。在无限的可能性中做出选择，在混沌中辨识秩序，在虚无中创造意义，这或许是人类最后的，也是最神圣的工作。
via V2EX (author: SiWXie)
[分享发现] MatrixMedia v0.12:新增账号数据统计中心,本地采集七大平台粉丝与作品数据
MatrixMedia 是一款开源的多平台视频矩阵发布工具(Electron + Puppeteer)。
刚发布
v0.12,新增「账号数据统计中心」:自动采集抖音、视频号、哔哩哔哩、百家号、头条、快手、小红书七个平台的账号粉丝与作品数据,
本地按日快照存储,并做增量对比(较上次 +N),哪个平台在涨、涨了多少,一眼可见。
取数走合规路线:不逆向平台签名、不绕风控(单并发 + 限速),数据不出本机。实现上是三级取数策略——页面上下文
fetch 、被动嗅探、主进程直取,逐级降级兜底。数据通道打通 CLI / HTTP / MCP 三路,AI Agent 可以直接查各账号的统计数据。
项目 GPL-2.0,Star 935,欢迎试用和提 PR 。
https://github.com/hanliang97/MatrixMedia
更新详解(含三级取数实现):https://juejin.cn/post/7694134378718199843
via V2EX (author: hanliang)
MatrixMedia 是一款开源的多平台视频矩阵发布工具(Electron + Puppeteer)。
刚发布
v0.12,新增「账号数据统计中心」:自动采集抖音、视频号、哔哩哔哩、百家号、头条、快手、小红书七个平台的账号粉丝与作品数据,
本地按日快照存储,并做增量对比(较上次 +N),哪个平台在涨、涨了多少,一眼可见。
取数走合规路线:不逆向平台签名、不绕风控(单并发 + 限速),数据不出本机。实现上是三级取数策略——页面上下文
fetch 、被动嗅探、主进程直取,逐级降级兜底。数据通道打通 CLI / HTTP / MCP 三路,AI Agent 可以直接查各账号的统计数据。
项目 GPL-2.0,Star 935,欢迎试用和提 PR 。
https://github.com/hanliang97/MatrixMedia
更新详解(含三级取数实现):https://juejin.cn/post/7694134378718199843
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[武汉] 武汉对 AI 有兴趣的可以线下参加这个社区
狮子的牙齿 AI 创造者社区，每周一次线下分享
https://www.guozaoke.com/node/dandelion
via V2EX (author: 2fish)
狮子的牙齿 AI 创造者社区，每周一次线下分享
https://www.guozaoke.com/node/dandelion
via V2EX (author: 2fish)
[职场话题] 最终公司还是要挺不住了😢
99 的今年 27 岁，21 年出来工作现在五六年了，一直干前端
第一家是一个可视化厂商，用自己的框架做三维大屏
现在第二家是做水利系统，主要是 cesium 地图+点线面的绘制，技术要求也不高，今年 ai 基本也可以搞定了。
近两年公司接不到什么项目，也没年终奖了，只有每个月的固定工资。
今天领导挨个办公室通知全员降薪 20%，公司的现金流不健康，大饼是是等现金流好起来会重新涨回来，争取再涨薪。
目前我个税在 12k ，实际到手刚好 10k ，降 20%下去估计到手就 7 、8k 了，和我 21 年刚毕业一个水平，可能还不如刚毕业的时候，毕竟当时五险一金最低缴纳到手会多一点，而且当年还能收到一两个月的年终奖😢
现在纠结两个点
1 、如果有裁员名额是不是直接争取裁员好一些
2 、如果没有裁员/争取不到裁员，在一定会降薪的情况下，合同固定工资为 8k ，其他的收入有 3k 左右的绩效，500 左右的补贴，300 的工龄工资，这些要扣是不是反对无效，只能呆到自己离职。
自己和 ai 聊天分析了半天感觉就两个选项，要么能争取到裁员走人，要么只能接受降薪呆着。
不知道我上面的想法有没有问题。
via V2EX (author: shui830)
99 的今年 27 岁，21 年出来工作现在五六年了，一直干前端
第一家是一个可视化厂商，用自己的框架做三维大屏
现在第二家是做水利系统，主要是 cesium 地图+点线面的绘制，技术要求也不高，今年 ai 基本也可以搞定了。
近两年公司接不到什么项目，也没年终奖了，只有每个月的固定工资。
今天领导挨个办公室通知全员降薪 20%，公司的现金流不健康，大饼是是等现金流好起来会重新涨回来，争取再涨薪。
目前我个税在 12k ，实际到手刚好 10k ，降 20%下去估计到手就 7 、8k 了，和我 21 年刚毕业一个水平，可能还不如刚毕业的时候，毕竟当时五险一金最低缴纳到手会多一点，而且当年还能收到一两个月的年终奖😢
现在纠结两个点
1 、如果有裁员名额是不是直接争取裁员好一些
2 、如果没有裁员/争取不到裁员，在一定会降薪的情况下，合同固定工资为 8k ，其他的收入有 3k 左右的绩效，500 左右的补贴，300 的工龄工资，这些要扣是不是反对无效，只能呆到自己离职。
自己和 ai 聊天分析了半天感觉就两个选项，要么能争取到裁员走人，要么只能接受降薪呆着。
不知道我上面的想法有没有问题。
via V2EX (author: shui830)
[分享创造] 做了个网页版练枪靶场，有无 FPS 大佬来挑战一下
最近沉迷 FPS 游戏，我想每天玩游戏前练练枪，又不想为了这几分钟装个客户端，就搓了个网页版的：
https://aimrange.org
浏览器打开就能玩，不用下载，也不用注册。
● 6 个常见场景：Gridshot 、Sixshot 、Microshot 、Spidershot 、Motionshot 、Strafetrack
● 灵敏度默认按瓦的算法，瓦学弟直接填游戏里的数就行。go 学长切到 CS2 填自己的数，几个游戏之间也能互相换算
● 准星可以直接粘贴瓦的准星代码导入，不用一项项调
● 有周榜和总榜。没有账号体系，起个名字就能上榜
● 顺手增加了反应时间测试等小工具
欢迎大佬们体验和批评，有 bug 、手感不对，或者灵敏度换算对不上的都欢迎评论
via V2EX (author: x1shir)
最近沉迷 FPS 游戏，我想每天玩游戏前练练枪，又不想为了这几分钟装个客户端，就搓了个网页版的：
https://aimrange.org
浏览器打开就能玩，不用下载，也不用注册。
● 6 个常见场景：Gridshot 、Sixshot 、Microshot 、Spidershot 、Motionshot 、Strafetrack
● 灵敏度默认按瓦的算法，瓦学弟直接填游戏里的数就行。go 学长切到 CS2 填自己的数，几个游戏之间也能互相换算
● 准星可以直接粘贴瓦的准星代码导入，不用一项项调
● 有周榜和总榜。没有账号体系，起个名字就能上榜
● 顺手增加了反应时间测试等小工具
欢迎大佬们体验和批评，有 bug 、手感不对，或者灵敏度换算对不上的都欢迎评论
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[分享创造] 因朋友是地理老师，开发了这款「中国昼夜地图」欢迎大佬试用并且提意见
可以随时查看中国以及各省，任何时间的昼夜分布图，以及经典的夏至、冬至对比分布图
比如夏至 黑龙江 3 点多天就亮了，而夏至的新疆 晚上将近 10 点天才黑了
都可以清晰看出，欢迎大佬试用并且提出意见
给朋友上课用的不知道 OK 不 OK
地址： https://www.gdufe888.top/sun/
源码： https://github.com/wenbochang888/china-daylight-atlas
via V2EX (author: bigbigeggs)
可以随时查看中国以及各省，任何时间的昼夜分布图，以及经典的夏至、冬至对比分布图
比如夏至 黑龙江 3 点多天就亮了，而夏至的新疆 晚上将近 10 点天才黑了
都可以清晰看出，欢迎大佬试用并且提出意见
给朋友上课用的不知道 OK 不 OK
地址： https://www.gdufe888.top/sun/
源码： https://github.com/wenbochang888/china-daylight-atlas
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[推广] Codex 纯 Pro 池｜高性价比｜高稳定性｜成功率稳定 99+
• 纯 Pro 池，线路多、池子深
• GPT-6 / Codex 全模型可用
• 高 RPM / 高并发，适合长时间持续跑
• 多线路冗余，官方波动也有稳定线路可选
• 无需养号、等重置，按需使用
• 按量全场 0.2 ，月度阶梯最低 0.15
• 包月订阅多档可选，综合最低不到 0.1
地址：codex.zhuanyedaili.com
via V2EX (author: zl472021734)
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• 高 RPM / 高并发，适合长时间持续跑
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• 按量全场 0.2 ，月度阶梯最低 0.15
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地址：codex.zhuanyedaili.com
via V2EX (author: zl472021734)
[Local LLM] strata 极致优化指南（参数篇）64GB RAM + RTX pro 5000 48GB， IQ3_XXS 量化， prefill 4500t/s， decode 180t/s 同时缓存 5 个 262k 会话不重新 prefill
via V2EX (author: sentinelK)
via V2EX (author: sentinelK)
Telegraph
[Local LLM] strata 极致优化指南（参数篇）64GB RAM + RTX pro 5000 48GB， …
前言：strata 最近已经火出圈了，火到 RAM 又翻了个倍。目前京东自营，海力士颗粒的 64GB 的 DDR5 6000 内存已经几近破万。 十一长假回来，笔者也是暂时小试牛刀了一把，发现有一些关键参数，会直接影响整个 LLM 引擎的本质体验，但是默认值并不是特别合理。所以发个 tips 小文供大家交流。欢迎批评指正。 本文全程手打，无任何 AI 含量，请放心阅读。